파이썬을 활용한 금융 분석(2판) : 파이썬의 기초부터 금융공학, 머신러닝, 퀀트 분석, 매매 시스템 구현까지

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4

부

알고리즘 트레이딩

게 백테스팅해야 한다.

15

장에서 소개한 머신러닝 분류 알고리즘에 기반한 전략을 예제로 사용

한다.

온라인 알고리즘

알고리즘 트레이딩 전략을 사용하여 자동매매를 하려면 실시간 스트리밍 데이터에 맞게 동작

하는 온라인 알고리즘으로 변환해야 한다.

기반구조와 배포

자동화된 알고리즘 트레이딩 전략을 강인하고 신뢰성 있게 운용하려면 클라우드 서비스에 배

포하는 것이 가용성, 성능, 보안 면에서 권장할 만하다.

로깅과 모니터링

로그 시스템은 자동매매 전략을 배포 중에 과거 상황이나 특정한 이벤트를 분석하는 데 중요한

역할을 한다. 소켓 커뮤니케이션을 통한 모니터링은 원격에서 실시간으로 이벤트를 감지할 수

있도록 한다.

16.1

자금 관리

알고리즘 트레이딩에서 중요한 질문은 전체 가용 자금 중에서 어느 정도의 자금을 어떤 알고리

즘 트레이딩 전략에 할당하는가다. 이 질문에 대한 답은 알고리즘 트레이딩을 통해 얻고자 하

는 목표에 따라 달라진다. 대부분의 개인이나 금융기관은

장기 자산의 최대화

가 가장 그럴듯한

목표라는 것에 동의할 것이다. 이 목표가 바로 에드워드 소프

Edward

Thorpe

가 투자를 위한 켈리 기

준

Kelly

criterion

을 만들 때의 목표다. 이 내용은 로탠도와 소프의

1992

년 논문에 자세히 나와있다.

16.1.1

이항 분포에서 켈리 기준

투자를 위한 켈리 기준 이론을 소개하는 흔한 방법은 동전 던지기 문제 혹은 이를 일반화한 이

항 분포로 설명하는 것이다. 여기에서도 같은 방법을 따른다. 도박사가 ...